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我在使用 Matlab 的 cvpartition 函数时遇到问题。我想对一个数据集执行 5 折交叉验证（用于分类），该数据集有来自第 1 类（负）的 134 个实例和来自第 2 类（正）的 19 个实例。对于 5 倍 CV，一个应该有类似 4 - 4 - 4 - 4 - 3 个正实例沿着 5 倍或接近分区（5 - 4 - 3 - 4 - 3 也可以）。我对 5 倍 CV 进行了 30 次重复，有时 Matlab 会构建像 1 - 5 - 5 -4 - 4 甚至 5 - 5 - 5 - 4 - 0 这样的分区，也就是说，折叠中没有正面实例！这怎么可能，我该如何纠正？至少它应该保证这两个类总是在每个折叠中都有代表......

这在尝试计算 PRecision、Recall、F-measure 等时给我带来了问题......

LS

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您是否使用提供的交叉验证的分层形式cvpartition？

使用文档页面中描述的第二种语法，即c = cvpartition(group,'kfold',k)而不是c = cvpartition(n,'kfold',k). 这group是一个类标签的向量（或分类数组、字符串元胞数组等），它将观察的选择分层为折叠，而不是仅仅将所有内容随机分成组。

于 2013-06-11T11:25:31.847 回答